[发明专利]基于改进粒子滤波的目标跟踪方法

摘要

本发明属于雷达目标跟踪技术领域，公开了基于改进粒子滤波的目标跟踪方法。该基于改进粒子滤波的目标跟踪方法包括以下步骤：对回波数据进行脉压处理，得到K帧观测数据并确定相应的恒虚警检测门限，根据检测门限确定第k帧的目标影响区域C_k；当k＝1时，产生N个初始粒子，抽取N_c个继续粒子进行重采样，得出N_c个重采样粒子以及对应的权值，计算出目标状态值x₁；当k>1时，利用第k-1帧的N_c个重采样粒子得到N_c个预测粒子并抽取N_b个出生粒子，得到第k帧的N个粒子；计算第k帧粒子的权值并进行归一化处理；抽取第k帧的继续粒子并对继续粒子进行重采样，计算目标状态值x_k；根据每一帧的结果得到检测航迹。本发明与现有技术相比，计算量小，粒子多样性增加，可用于雷达微弱目标检测与跟踪。

主权项

基于改进粒子滤波的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，当目标在一个平面内运动时，利用雷达接收目标的回波数据；对目标的回波数据进行距离向脉冲压缩处理，得到第1帧观测数据至第K帧观测数据，K为自然数；步骤2，针对每帧观测数据，确定恒虚警检测门限；步骤3，将每帧观测数据中低于恒虚警检测门限的数据丢弃，保留每帧观测数据中大于或等于恒虚警检测门限的数据；将第k帧观测数据中保留数据对应的区域记为第k帧观测数据的目标影响区域C_k，k取1至K；步骤4，当k＝1时，在第k帧观测数据的目标影响区域C_k用Halton拟随机序列均匀地产生N个初始粒子，N为设定的自然数；得出第1帧观测数据对应的每个初始粒子的权值；对第1帧观测数据对应的每个初始粒子的权值进行归一化处理，得到第1帧观测数据对应的每个初始粒子的归一化权值；在第1帧观测数据对应的所有初始粒子中，抽取归一化权值最大的N_c个初始粒子作为第1帧观测数据对应的继续粒子，N_c为自然数且N_c<N；对第1帧观测数据对应的每个继续粒子进行重采样，得出第1帧观测数据对应的N_c个重采样粒子、以及第1帧观测数据对应的每个重采样粒子的权值；第1帧观测数据对应的第m个重采样粒子表示为m＝1,…,N_c，第1帧观测数据对应的每个重采样粒子的权值为计算出第1帧观测数据对应的目标状态值x₁：$x_1=\underset{m=1}{\overset{N_c}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_1^{\left(m\right)}{x}_1^{\left(m\right)};$步骤5，当k>1时，将第k‑1帧观测数据对应的第m个重采样粒子代入重要性函数q(x_k|x_k‑1,z_k)中进行采样，得到第k帧观测数据对应的第m个预测粒子将m从1至N_c进行遍历，得出第k帧观测数据对应的N_c个预测粒子；按均匀分布密度函数抽取N_b个出生粒子，N_b＝N‑N_c；步骤6，得出第k帧观测数据对应的N个初始粒子，第k帧观测数据对应的N个初始粒子包括步骤5中第k帧观测数据对应的N_c个预测粒子和N_b个出生粒子；得出第k帧观测数据对应的每个初始粒子的权值；步骤7，对第k帧观测数据对应的每个初始粒子的权值进行归一化处理，得到第k帧观测数据对应的每个初始粒子的归一化权值；步骤8，在第k帧观测数据对应的所有初始粒子中，抽取归一化权值最大的N_c个粒子作为第k帧观测数据对应的继续粒子；步骤9，对第k帧观测数据对应的每个继续粒子进行重采样，得出第k帧观测数据对应的N_c个重采样粒子、以及第k帧观测数据对应的每个重采样粒子的权值；第k帧观测数据对应的第m个重采样粒子表示为第k帧观测数据对应的每个重采样粒子的权值为计算出第k帧观测数据对应的目标状态值x_k：$x_k=\underset{m=1}{\overset{N_c}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_k^{\left(m\right)}{x}_k^{\left(m\right)}.$